CDO2DAY
Цифровой анализ

Как строят цифровую нефтяную компанию

Подобно Face ID в смартфоне промышленный искусственный интеллект уже научили анализировать данные геологии и на основе модели недр находить углеводороды. Благодаря этому «Газпром нефть» добыла первую в мире нефть, найденную с помощью искусственного интеллекта. Компания также управляет работой 40 тысяч «оцифрованных» скважин, автоматизирует производство на заводах и развивает предиктивную аналитику спроса на нефтепродукты. О том, как меняется бизнес нефтяников, рассказал директор по цифровой трансформации «Газпром нефти» Андрей Белевцев. Материал предоставлен пресс-центром Microsoft в России.

В сентябре «Газпром нефть» отчиталась об итогах двухлетнего периода реализации стратегии цифровой трансформации. Благодаря ей компания получила экономический эффект в размере 16,5 млрд рублей. А уже к 2025 году «Газпром нефть» рассчитывает достичь 5% EBIDTA вклада цифровой трансформации в эффективность компании.

Андрей Белевцев: «Мы строим цифровую нефтяную компанию, которая будет управлять активами с помощью «цифровых двойников». И я говорю не только о двойниках объектов инфраструктуры как о системе управления инженерной информацией. По-настоящему прорывные эффекты возникают тогда, когда удается создать «цифровой двойник» физических и химических процессов, которые, к примеру, происходят на нефтеперерабатывающем заводе».

В «Газпром нефти» запущено более 600 цифровых и ИТ-проектов, которые структурированы в целевые программы по всем направлениям бизнеса. Компания изменила традиционные инвестиционные подходы к цифровым инициативам. Проекты на ранней стадии идут трехмесячными спринтами. На первом этапе создается прототип решения, на следующем — MVP, после чего продукт может переходить к более классическому циклу развития. Это помогло быстрее реализовывать проекты и проходить этап от пилотных испытаний до полноценного тиражирования.

Что могут роботы в небе и на земле

У «Газпром нефти» определено более 250 сценариев применения роботов на нефтепромыслах, заводах и в логистике продукции. Компания занимается роботизацией спецтехники, автоматизацией кернохранилищ и складов, применяет роботов для диагностики нефтепроводов. Перспективы у этого направления в промышленности огромные – в течение десяти лет только для нефтегазовой индустрии РФ потребуется около 1 млн роботов.

Андрей Белевцев: «Мы активно развиваем сервисы на базе роботизированных технологий и беспилотных летательных аппаратов. С их помощью контролируем нефтепромыслы, мониторим трубопроводы, доставляем грузы. Дроны уже сейчас помогают проводить геологоразведку и находить новые запасы нефти. Беспилотник собирает данные в 10 раз быстрее наземных служб и в 2 раза дешевле пилотируемой авиации».

Для обеспечения логистики по автозимникам и дорогам на нефтепромыслах Сибири и Арктики «Газпром нефть» второй год подряд тестирует работу колонны беспилотных грузовых автомобилей. Они «накатали» почти 3 тыс. километров на Крайнем севере. Тест-драйвы показали, что беспилотные машины даже в условиях метелей и низких температур на 10% снизили издержки на перевозки.

Зачем доверять искусственному интеллекту

Приоритет технологических разработок «Газпром нефти» – развитие алгоритмов искусственного интеллекта. Компания добилась того, что на конкретном месторождении сейчас специалистам нужно произвести разметку только двух процентов данных от того объема, который раньше приходилось геологам вручную выполнять. Далее искусственный интеллект сам может делать интерпретацию остального объема данных сейсмики. Эта часть операции ускоряется в десятки раз.

Андрей Белевцев: «Мы разработали набор моделей машинного обучения, которые помогают в автоматическом режиме проанализировать сейсмику месторождений. И это не универсальный «мегамозг», он не анализирует всю на свете геологию, потому что на каждом месторождении она со своими особенностями. Программа работает в связке с командой геологов и помогает ускорить их работу – в этом часть полученного эффекта».

Еще один флагманский проект компании с искусственным интеллектом – цифровая система управления логистикой в Арктике «Капитан». Ее запуск позволил «Газпром нефти» сократить затраты на вывоз арктической нефти на 12%. Такой эффект дала оптимизация расходов на работу танкеров и ледоколов за счет выбора лучших маршрутов, экономия их топлива, а также максимизация объемов вывоза нефти.

Также искусственный интеллект внедрен в систему «Нефтеконтроль – Газпром нефти», которая обеспечивает тотальный цифровой контроль качества и количества нефтепродуктов на всех этапах производства и доставки до потребителя.

Разработка собственной цифровой платформы

«Газпром нефть» последние годы наращивает собственные компетенции в области разработки программного обеспечения. Это связано с тем, что для большого количества задач, с которыми сейчас сталкивается отрасль, готовых цифровых решений на текущий момент в мире нет. В их числе – платформенные решения для управления процессами на производственных объектах. В этом направлении компания ведет собственные разработки и хочет предлагать свои продукты другим участникам индустрии.

Андрей Белевцев: «В нашей компании есть собственный ИТ-кластер и профильная компания – «Газпромнефть – Цифровые решения», где сконцентрированы компетенции наших разработчиков. Мы готовы поставлять на рынок собственные цифровые решения. Но создавать все только своими силами – тоже не оптимальный путь. Поэтому у нас есть два совместных предприятия с российскими IT-компаниями. Первое занимается IoT-платформой для непрерывного производства, а второе – созданием рыночных цифровых продуктов и интегрированной отраслевой открытой платформы для изучения недр и добычи нефти».

Совместное предприятие «Газпром нефти» с компанией «Цифра» создает цифровую индустриальную IoT-платформу. Производители промышленного программного обеспечения уже начали портировать на нее свои модели промышленных «цифровых двойников».

«Газпром нефть» сравнивает свою платформу с операционной системой Android, которая универсальна для работы на совершенно разных по характеристикам смартфонах. Благодаря операционной системе, например, любой мессенджер после установки уже знает, как подключиться к Интернету, где взять контакты. Это решает платформа – она создает уровень абстракции для разработчика, когда ему не важно, какое это будет «железо», он оперирует с неким виртуальным процессом.

Развитие такой платформы в промышленности позволит сделать единые слои подключения к разному оборудованию, создаст тот самый слой абстракции. То есть нужно привязать платформу к заводу, настроить, а дальше все приложения, которые будут размещаться на этой платформе, сами находят необходимые процессы и оборудование и фактически тут же начинают работать.

Андрей Белевцев: «Сейчас приложения MES-систем для непрерывного производства и энергетики стоят десятки миллионов долларов, а будут стоить в разы дешевле. Мы ожидаем примерно такое же сокращение сроков развертывания. Это повысит конкурентоспособность рынка, ИТ-игроков в промышленности тоже станет больше, переносимость ИТ-решений между компаниями возрастет».

Глобальный подход и квантовое превосходство

Наряду с крупным вендорами, такими как Microsoft, с прошлого года «Газпром нефть» участвует в работе международного консорциума Open Subsurface Data Universe (OSDU). В него входят более 700 инновационных компаний и организаций из IT-сектора и сферы энергетики.

Андрей Белевцев: «Это пример сильного международного сотрудничества. Сейчас наша цель – разработка прикладной платформы управления данными в процессе нефтедобычи. Мы занимаемся созданием референсной модели данных, чтобы радикально упростить работу с производственными данными для IT-компаний. Участие в консорциуме важно для «Газпром нефти», потому что мы хотим быть не только потребителями, но и контрибьюторами, создающими ценность».

С этого года в «Газпром нефти» заработал свой центр компетенций по квантовым вычислениям. Компания фокусируется не на создании квантовых компьютеров, а на разработке прикладных алгоритмов, которые будут решаться с их помощью с достижением задачи квантового превосходства.

Андрей Белевцев: «Мы определили ряд задач, у которых есть потенциал быть решенными методами квантовых вычислений, и с рядом научных партнеров запустили первую программу исследований по поиску алгоритмов квантовых вычислений под задачи нефтегазовой индустрии. Это касается, например, задачи полноволновой сейсмической инверсии и других задач, которые очень вычислительно нагружены, поэтому текущими методами, линейно, они обычно не решаются».

Оригинал публикации.

Смотрите еще

Цифровой анализ
#IIoT
#IoT

Как IoT в Бразилии стал одним из драйверов цифровой трансформации

5 мин
30 Ноя 2021
Цифровой анализ
#Интернет вещей
#умный город
#цифровизация промышленности

Как интернет вещей преобразует медицину, городскую среду и ЖКХ

6 мин
29 Ноя 2021
Цифровой анализ
#gartner
#цифровая трансформация

Шесть оттенков будущего: какие технологические тренды Gartner актуальны для России

11 мин
26 Ноя 2021
Цифровой анализ

12 технологических трендов на 2022 год от Gartner

2 мин
23 Ноя 2021
Цифровой анализ

Этика ИИ: доверие, преимущество, непредвзятость

12 мин
30 Окт 2021
Цифровой анализ

Кодекс этики ИИ: принять, чтобы минимизировать риски

5 мин
29 Окт 2021
Цифровой анализ

ИИ в российской промышленности: вызовы и точки роста

8 мин
25 Окт 2021
Цифровой анализ
#искусственный интеллект
#цифровая трансформация

ИИ-решения в российской промышленности: лучшие кейсы, проблемы, перспективы

9 мин
30 Сен 2021